1. Podstawą modelowania ekonometrycznego jest zjawisko zależności korelacyjnej. Zależność korelacyjna jest to zależność

-b) stwierdzona na podstawie obserwacji o podobnym zachowaniu zjawisk, chociaż nie ma teorii potwierdzającej istnienie związku przyczynowego i nie wiadomo czy taka teoria w ogóle istnieje.

2. Model postaci y_t=alfa₀+ alfa₁x₁+e_t jest funkcją oznaczającą:

- c) wartości empiryczne w populacji generalnej

3. Zmienność objaśniona w modelu liniowym jest to suma:

- c)kwadratów różnic teoretycznych wartości zmiennej objaśnianej od wartości średniej zmiennej objaśnianej

4. Założenie Gaussa- Markowa dotyczące sferyczności składnika losowego modelu oznacza:

- b) brak heteroskedastyczności i brak autokorelacji

5. Czy brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej (H₀) oznacza, że hipoteza ta:

- d) może być hipotezą prawdziwą

6. Współczynnik korelacji wielorakiej, mierzący siłę związku pomiędzy zmiennymi objaśniającymi a zmienną objaśnianą w liniowym modelu ekonometrycznym jest:

- b) równy pierwiastkowi kwadratowemu współczynnika determinacji dla tego modelu

7. Współczynnik korelacji wielorakiej, mierzący siłę związku pomiędzy zmiennymi objaśniającymi, a zmienną objaśnianą w liniowym modelu ekonometrycznym jest:

- b) równy pierwiastkowi kwadratowemu współczynnika determinacji dla tego modelu

8. Wartość współczynnika determinacji dla liniowego modelu ekonometrycznego, do którego dołączono jeszcze jedną zmienną objaśniającą:

- a) rośnie

9. Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poniższych odp. jest prawdziwa dla następującej pary modeli postaci Y=alfa₀+alfa₁X²+e oraz lny= alfa₀₊ alfa1X² +e:

- c) liniowy, liniowy

10. Macierz D²(a)=(X^TX)^-1 oznacza KMNK estymator macierzy wariancji- kowariancji estymatora wektora parametrów strukturalny modelu liniowego. Dowolny element tej macierzy oznacza ocenę wartości

- b) kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy

11. Homoskedastyczność składnika losowego modelu liniowego oznacza:

- a) stałość wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji

12. Czy reszty modelu i jego zmienne objaśniające powinny być ze sobą skorelowane:

- b) nie

13. Jeżeli rozkład składnika losowego w modelu liniowym jest normalny, to w tym modelu rozkład normalny mają także:

- b) zmienna objaśniana

14. Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmuje n, (n>1) wariantów. Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego z wyrazem wolnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zero-jedynkowych reprezentujących tę zmienną jakościową w liczbie:

- c) mniejszej od liczby wariantów zmiennej jakościowej o 1

15. Wahania sezonowe multiplikatywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla się od swojej tendencji rozwojowej o stałą wielk. bezwg.

- b) nie

16. Zjawisko współliniowości powoduje, że oszacowania KMNK parametrów strukturalnych przy skorelowanych smiennych objaśniających są zwykle oceniane niezasłużenie jako:

- b) nieistotne

17. W modelu wielorównaniowym zmienne z góry ustalone obejmują tylko zmienne:

- c) objaśniane przesunięte i nieprzesunięte w czasie

18. Czy w prostym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane wyłącznie za pomocą zmiennych z góry ustalonych

- a) tak

19. Warunkiem koniecznym i dostatecznym na to, aby równanie modelu liniowego było identyfikowalne, jest, aby macierz utworzona ze współczynników przy zmiennych występujących w pozostałych równaniach modelu i jednocześnie nie występujących w tym równaniu była rzędu:

- b) mniejszego o 1 od liczby równań w modelu

20. Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów i podwójna metoda najmniejszych kwadratów:

- c) są równoważne dla modeli wielorównaniowych o równaniach identyfikowalnych tylko jednoznacznie

21. W przypadku modelu liniowego bez wyrazu wolnego współczynnik determinacji może przyjmować wartości

-b) <1

22. Czy w wyniku testu Shapiro- Wilka można:

- b) niepotwierdzić normalności rozkładu reszt modelu

23. Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmuje n, (n>1) wariantów. Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego bez wyrazu wolnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zero-jedynkowych reprezentujących tę zmienną jakościową w liczbie:

-a) równej liczbie wariantów zmiennej jakościowej

24. Wahania sezonowe addytywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla się od swojej tendencji rozwojowej o stałą wielk. bezwg.

- a) tak

25. W zredukowanej postaci modelu wielorównaniowego zmienne objaśniane łącznie współzależne są modelowane za pomocą:

-b) wszystkich zmiennych z góry ustalonych

26. Macierz B parametrów strukturalnych stojących przy zmiennych łącznie współzależnych w wielorównaniowym modelu rekurencyjnym jest macierzą:

- c) trójkątną

27. Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów może być stosowana do estymacji parametrów strukturalnych modelu wielorównaniowego o równaniach

- c) identyfikowanych tylko jednoznacznie

28. Funkcja postaci y_t=a₀+ a₁x₁+e_t powstała w wyniku estymacji modelu y_t=alfa₀+ alfa₁x₁+e_t jest funkcją oznaczającą:

- d) wartości empiryczne w próbie

29. Parametr strukturalny w liniowym modelu ekonometrycznym mierzy oczekiwaną zmianę zmienej objaśnianej
    - b) jako efekt zmiany o jedną jednostkę zmiennej objaśniającej, z którą jest związany parametr strukturalny, gry wartości innych zmiennych objaśniających modelu pozostają niezmienione;

30. Średnia arytmetyczna reszt modelu z addytywnym składnikiem losowym:
    - b) powinna być równa 0

31. Heteroskedatyczność składnika losowego modelu liniowego oznacza:
    - c) niejednorodność wariancji składnika losowego

32. Wartość współczynnika determinacji dla tego samego modelu jest:
    - a) większa od wartości skorygowanego współczynnika determinacji;

33. Parametry strukturalne modelu są estymowane na podstawie danych empirycznych z obserwacji:
    -c) zmiennych objaśniających i zmiennej objaśnianej

34. Jaki związek powinien zachodzić między zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi?
    - b) zmienna objaśniana jest zależna od zmiennych objaśniających

35. Współczynnik zbieżności oznacza:
    - b) względną wielkość nieobjaśnionej zmienności zmiennej objaśnianej

36. Pierwsze założenie Gaussa- Markowa mówi, że zależność między zmienną objaśnianą i zmiennymi objaśniającymi nie zmienia się:
    - a) dla wszystkich danych empirycznych (obserwacji)

37. Rozkład zmiennej objaśnianej jako zmiennej losowej w standardowym modelu liniowym zależy od:
    - c) rozkładu składnika losowego

38. Czy w rekurencyjnym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane:
    - c) nie tylko za pomocą zmiennych z góry ustalonych

39. Zjawisko autokorelacji składnika losowego modelu:
    - a) powoduje niedoszacowanie wartości współczynnika zbieżności;

40. Dla modelu postaci y_t=alfa₀+ alfa₁x₁+e_t , spełniającego założenia Gaussa- Markowa warunkowa wartość oczekiwana zmiennej objaśnianej przy znanej wartości zmiennej objaśniającej jest równa:
    - a) E(y_t|x_t)=alfa₀+alfa₁x₁;

41. Zjawisko współliniowości powoduje, ze oszacowanie wariancji ocen KMNK parametrów strukturalnych związanych ze skorelowanymi zmiennymi objaśniającym, są:
    - a) bardzo duże

42. Test Turbina- Watsona jest stosowany do weryfikowania hipotezy o występowaniu autokorelacji składnika losowego modelu:
    - c) tylko rzędu pierwszego

43. Wartość skorygowanego współczynnika determinacji dla liniowego modelu ekonometrycznego, do którego dołączono jeszcze jedną zmienną objaśniającą:
    - d) może zarówno zmaleć, jak i wzrosnąć

44. W liniowych modelach tendencji rozwojowej z addytywnymi wahaniami sezonowymi przyjmuje się, że w ramach jednego roku suma efektów sezonowych:
    - a) jest równa 0

45. Kryterium podziału modeli wielorównaniowych na modele proste, rekurencyjne i o równaniach współzależnych jest:
    - b) macierze B parametrów strukturalnych modelu stojących przy zmiennych łącznie współzależnych

46. Czy w celu oszacowania parametrów strukturalnych modelu y_t=alfa e^beta+1/x+e można go srowadzić do postaci liniowej:
    -a) tak

47. Sprawdzianem w teście istotności parametrów strukturalnych modelu liniowego jest wykorzystywana statystyka wyznaczana jako:
    -b) iloraz oceny parametru i odchylenia standardowego błędu jego oszacowania;

48. Statystyka jest:
    - d) inną wielkością niż wymienione wyżej

49. Na postać obszaru krytycznego w procesie weryfikacji hipotezy statystycznej wpływ wywiera:
    - b) rozkład sprawdzianu hipotezy zerowej

50. W klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów kryterium jest:
    -b) suma kwadratów reszt modelu

51. Czy założenie Gaussa- Markowa o tym, że wartości zmiennych objaśniających są nielosowe i ustalone w powtarzalnych próbach oznacza, że zmienna objaśniana:
    -a) nie zależy od zmiennych objaśniających w sensie wartości oczekiwanej

52. Liczba danych empirycznych zmiennej objaśnianej i zmiennych objaśniających:
    -c) musi być większa od liczby zmiennych objaśniających więcej o 1

53. Standardowy model liniowy z wieloma zmiennymi objaśniającymi zawiera:
    - c) mniej zmiennych objaśniających niż parametrów strukturalnych

54. Zakłócenia losowe w modelu liniowym są uwzględniane jako składnik dodawany do:
    -c) liniowej postaci zmiennych objaśniających

55. Wartości estymatora parametrów strukturalnych liniowego modelu wyznacza się z zależności:
    -b) (X^TX)^-1X¹y

56. W sytuacji, gdy w procesie prognozowania nie znana jest rzeczywista wartość zmiennej objaśnianej w okresie prognozowania wyznacza się ocenę błędu prognozy:
    -b) ex ante

57. Zjawisko współliniowości jest wadą:
    -b) danych empirycznych zmiennych objaśniających

58. Test Turbina- Watsona na autokorelację składnika losowego modelu może być stosowany w przypadku występowania opóźnionych zmiennych objaśniających w modelu:
    -a) tak

59. Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poniższych odpowiedzi jest prawdziwa dla następującej pary modeli postaci lnY=alfa₀+alfa₁X²+e oraz lny=alfa₀+lmalfa₁X²+e:
    -c) liniowy, liniowy

60. współczynnik determinacji osiąga wartość 1, gdy:
    -b) suma kwadratów reszt modelu jest równa 0

61. Zjawisko dodatniej autokorelacji składnika losowego modelu powoduje, że oszacowania KMNK parametrów strukturalnych mogą być oceniane niezasłużenie jako:
    -a) istotne

62. Równanie w modelu wielorównaniowym jest identyfikowalne niejednoznacznie, jeżeli liczba zmiennych, które występują w modelu i jednocześnie nie występują w tym równaniu jest:
    -a) większa od liczby równań w modelu pomniejszonej o 1

63. Jako ocenę składnika losowego modelu liniowego przyjmuje się:
    -c) wartości różnic pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi zmiennej objaśnianej modelu

64. Jeśli macierz B parametrów strukturalnych stojących przy zmiennych łącznie współzależnych w wielorównaniowym modelu rekurencyjnym jest macierzą ……. To mamy do czynienia z modelem:
    -a) prostym

65. Cy kowariancja …. Dla zmiennej objaśnianej Y i zmiennej objaśniającej X może przyjmować wartości:
    - c) zazwyczaj dodatnie jak i ujemne……..

66. Jeżeli wartość sprawdzianu hipotezy weryfikowanej obliczona na podstawie próby losowej należy do obszaru krytycznego, to oznacza, że:
    -b) odrzuca się hipotezę zerową

67. Współczynnik zbieżności osiąga wartość 0, gdy:
    -b) suma kwadratów reszt modelu jest równa 0

68. Wyraz wolny w modelu liniowym jest uwzględniany poprzez:
    -c) dołączenia kolumny jedynek nie zawsze jako pierwszej do macierzy obserwacji zmiennych objaśniających

69. Współczynnik determinacji:
    - c) może być liczbą ujemną

70. Na postać obszaru krytycznego w procesie weryfikacji hipotezy statystycznej wpływ wywiera:
    -b) sformuowanie hipotezy alternatywnej

71. Do porównania jakości dopasowania do danych empirycznych wariantów modelu liniowego z tą samą zmienną objaśnianą i różną liczbą zmiennych objaśniających oraz wyrazem wolnym stosuje się:
    -b) skorygowany współczynnik determinacji

72. Jaki jest związek między resztami e_x a składnikami losowymi w modelu ekonometrycznym?
    -c) traktuje się je jako realizację składników losowych

73. Zmienność nieobjaśniona w modelu liniowym jest to suma:
    -b)kwadratów różnic wartości teoretycznych zmiennej objaśnianej od jej wartości empirycznych

74. Liniowy układ wielorównaniowy jest ………………….. w postaci…… W postaci……
    -a) prostym

75. Test Breuscha- Godfrey'a (BG) jest stosowany do weryfikowania hipotezy o występowaniu autokorelacji składnika losowego modelu:
    -a) dowolnego rzędu

76. Zjawisko współliniowości oznacza występowanie silnej korelacji między:
    -a) zmiennymi objaśniającymi

77. Założenie Gaussa-aMarkowa dotyczące sferyczności składnika losowego modelu oznacza:
    -b) brak heteroskedastyczności i brak autokorelacji

78. Zjawisko autokorelacji składnika losowego modelu:
    -a) powoduje niedoszacowanie wartości współczynnika zbieżności

79. Czy założenie Gaussa-Markowa o tym, że zakłócenia które reprezentuje w modelu składnik losowy mają tendencję do wzajemnej redukcji oznacza, że te zakłócenia:
    -b) mają zerową wartość oczekiwaną

80. Czy w liniowym modelu ekonometrycznym średnie wartości zmiennej objaśnianej i teoretycznej zmiennej objaśnianej:
    -c) są sobie równe
    

---